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出版者:机械工业出版社

作者:董西成

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2013-11-30

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111445340

丛书系列:大数据技术丛书

图书标签:

Hadoop
YARN
大数据
hadoop2.0
计算机
hadoop
MapReduce
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大数据
分布式系统
技术内幕
云计算
架构设计
编程
开源
高并发
数据处理

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具体描述

本书从应用角度系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类YARN的开源资源管理系统（Corona和Mesos）；从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算框架的实现细节。

全书共四部分13章：第一部分（第1~2章）主要介绍了如何获取、阅读和调试Hadoop的源代码，以及YARN的设计思想、基本架构和工作流程；第二部分（第3~7章）结合源代码详细剖析和讲解了YARN的第三方开源库、底层通信库、服务库、事件库的基本使用和实现细节，详细讲解了YARN的应用程序设计方法，深入讲解和分析了ResourceManager、资源调度器、NodeManager等组件的实现细节；第三篇（第8~10章）则对离线计算框架MapReduce、DAG计算框架Tez、实时计算框架Storm和内存计算框架Spark进行了详细的讲解；第四部分（第11~13章）首先对Facebook Corona和Apache Mesos进行了深入讲解，然后对YARN的发展趋势进行了展望。附录部分收录了YARN安装指南、YARN配置参数以及Hadoop Shell命令等非常有用的资料。

《云端之芯：数据洪流中的分布式架构与海量存储之道》在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是文字和数字的集合，它们是洞察、是趋势、是未来。然而，当海量数据如潮水般涌来，传统的存储和处理方式已显得捉襟见肘。如何才能有效地驾驭这股数据洪流，从中挖掘出最有价值的“金矿”？《云端之芯》一书，将带领读者深入探索支撑现代数据处理的基石——分布式架构与海量存储的核心技术。本书并非泛泛而谈的理论堆砌，而是聚焦于构建和管理大规模数据基础设施的关键技术细节。我们从最根本的分布式系统原理出发，层层剥茧，揭示不同分布式模式的优势与局限，以及它们如何协同工作，构筑起坚不可摧的数据处理长城。书中将详细阐述分布式系统的核心概念，如数据分片（Sharding）、负载均衡（Load Balancing）、一致性协议（Consistency Protocols）、容错机制（Fault Tolerance）等，并结合实际应用场景，深入剖析这些原理如何在复杂的分布式环境中得以实现和优化。第一部分：分布式系统的基石——理论与实践在这一部分，我们将从分布式系统的基本原理开始，为读者打下坚实的理论基础。分布式系统的定义与挑战：什么是分布式系统？它为何如此重要？以及在构建分布式系统时，我们必然会面临哪些棘手的问题，例如网络延迟、节点故障、数据一致性等。我们将深入探讨这些挑战，并介绍业界普遍采用的应对策略。 CAP定理与BASE理论：这两个分布式系统设计中的经典理论，深刻地影响着我们如何权衡一致性、可用性和分区容错性。我们将详细解释它们的内涵，并通过具体的例子说明在不同场景下如何做出取舍。一致性模型：从强一致性到最终一致性，不同的数据一致性模型在分布式系统中扮演着不同的角色。本书将系统地梳理各种一致性模型，分析它们的适用范围，以及在实际系统中实现这些模型的挑战。分布式共识算法：在分布式系统中，如何让多个节点就某个值达成一致是至关重要的。我们将深入讲解Paxos、Raft等经典的分布式共识算法，剖析其工作流程、优缺点，以及如何在实际系统中应用它们来保证数据的一致性。分布式事务：跨多个节点的数据操作如何保证原子性？本书将详细探讨分布式事务的难题，介绍两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等协议，并分析它们在实际应用中的性能和可靠性问题。第二部分：海量数据存储的智慧——架构与技术当数据量指数级增长，如何才能高效、可靠地存储海量数据？本部分将聚焦于分布式存储系统的设计与实现。分布式文件系统（DFS）：传统的文件系统难以应对PB乃至EB级别的数据。我们将深入解析分布式文件系统的核心设计思想，例如数据块（Block）的划分、副本（Replication）策略、命名空间管理（Namespace Management）等。读者将了解分布式文件系统如何实现高可用性、可扩展性和容错性。分布式块存储：对于数据库、高性能计算等场景，块存储是不可或缺的。本书将探讨分布式块存储的架构，包括数据分片、读写路径优化、一致性保证等方面，并分析不同分布式块存储解决方案的特点。分布式键值存储（Key-Value Store）：简单高效的键值存储是许多分布式应用的基础。我们将详细讲解分布式键值存储的设计原理，例如哈希环（Consistent Hashing）在数据分布中的作用，以及如何处理数据冲突和提供高吞吐量的读写能力。分布式列式存储：针对大规模数据分析和OLAP场景，列式存储展现出独特的优势。本书将深入剖析列式存储的原理，包括列式存储的压缩技术、查询优化策略，以及它如何与计算引擎结合，实现高效的数据分析。数据冗余与容错：在分布式系统中，节点故障是常态。本书将详细介绍数据冗余的各种策略，如副本、纠删码（Erasure Coding）等，并分析它们在存储成本、恢复速度和可靠性方面的权衡。存储系统的性能优化：除了架构设计，性能优化同样是海量存储的关键。我们将探讨缓存策略、I/O调度、网络优化等技术，帮助读者构建高性能的分布式存储系统。第三部分：构建高效的数据处理管道——集成与应用分布式存储只是数据处理的起点，如何将海量数据有效地转化为有价值的信息，是本书的另一重点。数据摄取与流处理：实时产生的大量数据如何高效地被捕获和处理？我们将深入探讨数据摄取技术，例如消息队列（Message Queue）的设计原理，以及流处理框架（Streaming Processing Framework）的核心概念，如事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的处理、状态管理等。批处理框架：对于离线的数据分析和ETL任务，批处理框架提供了强大的支持。本书将重点介绍批处理框架的设计理念，如任务调度、数据局部性（Data Locality）、容错恢复机制等，并分析其在处理大规模数据集时的性能表现。分布式查询引擎：如何在庞大的分布式数据集上执行复杂的查询？我们将剖析分布式查询引擎的架构，包括查询解析、优化、执行计划生成以及分布式并行执行的原理。数据湖与数据仓库：现代数据架构中，数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）扮演着重要角色。本书将深入探讨它们的设计理念、技术选型，以及如何通过它们有效地管理和分析异构数据。分布式系统监控与管理：任何复杂的分布式系统都需要强大的监控和管理能力。我们将探讨分布式系统的日志收集、指标监控、告警机制以及自动化运维工具，确保系统的稳定运行。《云端之芯》的独特之处在于，它不仅停留在技术的表面，更深入到每一项技术的“内幕”，剖析其背后的设计哲学和实现细节。书中将穿插大量的图示、伪代码以及精心设计的案例分析，帮助读者理解抽象的概念。我们力求以一种清晰、逻辑严谨且引人入胜的方式，让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。无论您是希望构建自己分布式系统的工程师，还是希望深入理解当前数据技术发展趋势的架构师，亦或是对海量数据处理充满好奇的学习者，《云端之芯》都将是您不可多得的宝贵资源。本书的目标是帮助您在驾驭数据洪流的征途中，拥有坚实的理论基础、丰富的实践经验以及洞察未来的视野，最终成为数据时代的“云端之芯”。

作者简介

目录信息

前　言
第一部分　准备篇
第1章　环境准备 2
1.1　准备学习环境 2
1.1.1　基础软件下载 2
1.1.2　如何准备Linux环境 3
1.2　获取Hadoop源代码 5
1.3　搭建Hadoop源代码阅读环境 5
1.3.1　创建Hadoop工程 5
1.3.2　Hadoop源代码阅读技巧 8
1.4　Hadoop源代码组织结构 10
1.5　Hadoop初体验 12
1.5.1　搭建Hadoop环境 12
1.5.2　Hadoop Shell介绍 15
1.6　编译及调试Hadoop源代码 16
1.6.1　编译Hadoop源代码 17
1.6.2　调试Hadoop源代码 18
1.7　小结 20
第2章　YARN设计理念与基本架构 21
2.1　YARN产生背景 21
2.1.1　MRv1的局限性 21
2.1.2　轻量级弹性计算平台 22
2.2　Hadoop基础知识 23
2.2.1　术语解释 23
2.2.2　Hadoop版本变迁 25
2.3　YARN基本设计思想 29
2.3.1　基本框架对比 29
2.3.2　编程模型对比 30
2.4　YARN 基本架构 31
2.4.1　YARN基本组成结构 32
2.4.2　YARN通信协议 34
2.5　YARN工作流程 35
2.6　多角度理解YARN 36
2.6.1　并行编程 36
2.6.2　资源管理系统 36
2.6.3　云计算 37
2.7　本书涉及内容 38
2.8　小结 38
第二部分　YARN核心设计篇
第3章　YARN基础库 40
3.1　概述 40
3.2　第三方开源库 41
3.2.1　Protocol Buffers 41
3.2.2　Apache Avro 43
3.3　底层通信库 46
3.3.1　RPC通信模型 46
3.3.2　Hadoop RPC的特点概述 48
3.3.3　RPC总体架构 48
3.3.4　Hadoop RPC使用方法 49
3.3.5　Hadoop RPC类详解 51
3.3.6　Hadoop RPC参数调优 57
3.3.7　YARN RPC实现 57
3.3.8　YARN RPC应用实例 61
3.4　服务库与事件库 65
3.4.1　服务库 66
3.4.2　事件库 66
3.4.3　YARN服务库和事件库的使用方法 68
3.4.4　事件驱动带来的变化 70
3.5　状态机库 72
3.5.1　YARN状态转换方式 72
3.5.2　状态机类 73
3.5.3　状态机的使用方法 73
3.5.4　状态机可视化 76
3.6　源代码阅读引导 76
3.7　小结 77
3.8　问题讨论 77
第4章　YARN应用程序设计方法 78
4.1　概述 78
4.2　客户端设计 79
4.2.1　客户端编写流程 80
4.2.2　客户端编程库 84
4.3　ApplicationMaster设计 84
4.3.1　ApplicationMaster编写流程 84
4.3.2　ApplicationMaster编程库 92
4.4　YARN 应用程序实例 95
4.4.1　DistributedShell 95
4.4.2　Unmanaged AM 99
4.5　源代码阅读引导 100
4.6　小结 100
4.7　问题讨论 100
第5章　ResourceManager剖析 102
5.1　概述 102
5.1.1　ResourceManager基本职能 102
5.1.2　ResourceManager内部架构 103
5.1.3　ResourceManager事件与事件处理器 106
5.2　用户交互模块 108
5.2.1　ClientRMService 108
5.2.2　AdminService 109
5.3　ApplicationMaster管理 109
5.4　NodeManager管理 112
5.5　Application管理 113
5.6　状态机管理 114
5.6.1　RMApp状态机 115
5.6.2　RMAppAttempt状态机 119
5.6.3　RMContainer状态机 123
5.6.4　RMNode状态机 127
5.7　几个常见行为分析 129
5.7.1　启动ApplicationMaster 129
5.7.2　申请与分配Container 132
5.7.3　杀死Application 134
5.7.4　Container超时 135
5.7.5　ApplicationMaster超时 138
5.7.6　NodeManager超时 138
5.8　安全管理 139
5.8.1　术语介绍 139
5.8.2　Hadoop认证机制 139
5.8.3　Hadoop授权机制 142
5.9　容错机制 144
5.9.1　Hadoop HA基本框架 145
5.9.2　YARN HA实现 148
5.10　源代码阅读引导 149
5.11　小结 151
5.12　问题讨论 152
第6章　资源调度器 153
6.1　资源调度器背景 153
6.2　HOD调度器 154
6.2.1　Torque资源管理器 154
6.2.2　HOD作业调度 155
6.3　YARN资源调度器的基本架构 157
6.3.1　基本架构 157
6.3.2　资源表示模型 160
6.3.3　资源调度模型 161
6.3.4　资源抢占模型 164
6.4　YARN层级队列管理机制 169
6.4.1　层级队列管理机制 169
6.4.2　队列命名规则 171
6.5　Capacity Scheduler 172
6.5.1　Capacity Scheduler的功能 172
6.5.2　Capacity Scheduler实现 176
6.6　Fair Scheduler 179
6.6.1　Fair Scheduler功能介绍 180
6.6.2　Fair Scheduler实现 182
6.6.3　Fair Scheduler与Capacity Scheduler对比 183
6.7　其他资源调度器介绍 184
6.8　源代码阅读引导 185
6.9　小结 186
6.10　问题讨论 187
第7章　NodeManager剖析 188
7.1　概述 188
7.1.1　NodeManager基本职能 188
7.1.2　NodeManager内部架构 190
7.1.3　NodeManager事件与事件处理器 193
7.2　节点健康状况检测 194
7.2.1　自定义Shell脚本 194
7.2.2　检测磁盘损坏数目 196
7.3　分布式缓存机制 196
7.3.1　资源可见性与分类 198
7.3.2　分布式缓存实现 200
7.4　目录结构管理 203
7.4.1　数据目录管理 203
7.4.2　日志目录管理 203
7.5　状态机管理 206
7.5.1　Application状态机 207
7.5.2　Container状态机 210
7.5.3　LocalizedResource状态机 213
7.6　Container生命周期剖析 214
7.6.1　Container资源本地化 214
7.6.2　Container运行 218
7.6.3　Container资源清理 222
7.7　资源隔离 224
7.7.1　Cgroups介绍 224
7.7.2　内存资源隔离 228
7.7.3　CPU资源隔离 230
7.8　源代码阅读引导 234
7.9　小结 235
7.10　问题讨论 236
第三部分　计算框架篇
第8章　离线计算框架MapReduce 238
8.1　概述 238
8.1.1　基本构成 238
8.1.2　事件与事件处理器 240
8.2　MapReduce客户端 241
8.2.1　ApplicationClientProtocol协议 242
8.2.2　MRClientProtocol协议 243
8.3　MRAppMaster工作流程 243
8.4　MR作业生命周期及相关状态机 246
8.4.1　MR作业生命周期 246
8.4.2　Job状态机 249
8.4.3　Task状态机 253
8.4.4　TaskAttempt状态机 255
8.5　资源申请与再分配 259
8.5.1　资源申请 259
8.5.2　资源再分配 262
8.6　Container启动与释放 263
8.7　推测执行机制 264
8.7.1　算法介绍 265
8.7.2　推测执行相关类 266
8.8　作业恢复 267
8.9　数据处理引擎 269
8.10　历史作业管理器 271
8.11　MRv1与MRv2对比 273
8.11.1　MRv1 On YARN 273
8.11.2　MRv1与MRv2架构比较 274
8.11.3　MRv1与MRv2编程接口兼容性 274
8.12　源代码阅读引导 275
8.13　小结 277
8.14　问题讨论 277
第9章　DAG计算框架Tez 278
9.1　背景 278
9.2　Tez数据处理引擎 281
9.2.1　Tez编程模型 281
9.2.2　Tez数据处理引擎 282
9.3　DAG Master实现 284
9.3.1　DAG编程模型 284
9.3.2　MR到DAG转换 286
9.3.3　DAGAppMaster 288
9.4　优化机制 291
9.4.1　当前YARN框架存在的问题 291
9.4.2　Tez引入的优化技术 292
9.5　Tez应用场景 292
9.6　与其他系统比较 294
9.7　小结 295
第10章　实时/内存计算框架Storm/Spark 296
10.1　Hadoop MapReduce的短板 296
10.2　实时计算框架Storm 296
10.2.1　Storm编程模型 297
10.2.2　Storm基本架构 302
10.2.3　Storm On YARN 304
10.3　内存计算框架Spark 307
10.3.1　Spark编程模型 308
10.3.2　Spark基本架构 312
10.3.3　Spark On YARN 316
10.3.4　Spark/Storm On YARN比较 317
10.4　小结 317
第四部分　高级篇
第11章　Facebook Corona剖析 320
11.1　概述 320
11.1.1　Corona的基本架构 320
11.1.2　Corona的RPC协议与序列化框架 322
11.2　Corona设计特点 323
11.2.1　推式网络通信模型 323
11.2.2　基于Hadoop 0.20版本 324
11.2.3　使用Thrift 324
11.2.4　深度集成Fair Scheduler 324
11.3　工作流程介绍 324
11.3.1　作业提交 325
11.3.2　资源申请与任务启动 326
11.4　主要模块介绍 327
11.4.1　ClusterManager 327
11.4.2　CoronaJobTracker 330
11.4.3　CoronaTaskTracker 333
11.5　小结 335
第12章　Apache Mesos剖析 336
12.1　概述 336
12.2　底层网络通信库 337
12.2.1　libprocess基本架构 338
12.2.2　一个简单示例 338
12.3　Mesos服务 340
12.3.1　SchedulerProcess 341
12.3.2　Mesos Master 342
12.3.3　Mesos Slave 343
12.3.4　ExecutorProcess 343
12.4　Mesos工作流程 344
12.4.1　框架注册过程 344
12.4.2　Framework Executor注册过程 345
12.4.3　资源分配到任务运行过程 345
12.4.4　任务启动过程 347
12.4.5　任务状态更新过程 347
12.5　Mesos资源分配策略 348
12.5.1　Mesos资源分配框架 349
12.5.2　Mesos资源分配算法 349
12.6　Mesos容错机制 350
12.6.1　Mesos Master容错 350
12.6.2　Mesos Slave容错 351
12.7　Mesos应用实例 352
12.7.1　Hadoop On Mesos 352
12.7.2　Storm On Mesos 353
12.8　Mesos与YARN对比 354
12.9　小结 355
第13章　YARN总结与发展趋势 356
13.1　资源管理系统设计动机 356
13.2　资源管理系统架构演化 357
13.2.1　集中式架构 357
13.2.2　双层调度架构 358
13.2.3　共享状态架构 358
13.3　YARN发展趋势 359
13.3.1　YARN自身的完善 359
13.3.2　以YARN为核心的生态系统 361
13.3.3　YARN周边工具的完善 363
13.4　小结 363
附录A　YARN安装指南 364
附录B　YARN配置参数介绍 367
附录C　Hadoop Shell命令介绍 371
附录D　参考资料 374
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

对于YARN的核心原理，作者还是都讲到了，而且分析得相对较透彻，只有较早和持续关注Hadoop 2.0-YARN的人才能这么快写出一本书来，对于这本书总体来说是不错的，干货不少，值得一看。在给此书提点建议：文中使用了大量的状态图，还把所有的状态和事件全部都描述了一遍，个人觉...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来说，这本书的索引和术语表设计是教科书级别的典范。技术书籍阅读起来最怕的就是遇到一个生词，却不得不中断阅读去搜索引擎上费力查找，打断了思路的连贯性。这本书的作者显然深谙此道，每一个专业术语，无论是首现还是后续引用，都做了清晰的标记。特别是书末的超大篇幅的术语索引，条目详尽，相互引用清晰，我甚至可以直接从索引跳转到特定章节进行回顾。这使得它不仅是一本可以从头读到尾的书籍，更是一本可以随时放在手边，快速定位、查阅、解决具体问题的参考手册。这种对细节的极致关注，体现了作者对读者时间的尊重，也让这本书的工具属性得到了最大程度的发挥，是提高日常工作效率的利器。

评分☆☆☆☆☆

读完前三章，我立刻意识到作者在构建知识体系上的匠心独运。他并没有急于抛出那些令人眼花缭乱的代码片段或者深奥的算法描述，而是花了大量的篇幅来梳理整个生态系统的历史脉络和核心设计哲学。这种自顶向下、循序渐进的叙事方式，极大地降低了初学者进入这个领域的门槛。特别是对于像我这样，虽然听说过很多大数据框架，但对其底层原理始终感到迷茫的人来说，作者用非常接地气的比喻和清晰的逻辑推演，将“数据如何在集群中流动”、“容错机制是如何保证计算不中断”这些抽象的概念具象化了。文字的遣词造句非常精准，既有学术论文的严谨性，又不失技术布道者的热情，读起来丝毫没有枯燥感。我尤其欣赏其中对几个关键模块设计取舍的讨论，那不仅仅是描述“是什么”，更深入地剖析了“为什么是这样设计”，这种对设计决策背后权衡的探讨，才是真正体现作者功力的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，简直是技术实战派的福音。很多书籍在讲完理论后，往往会给出一堆看似完美、实则难以在真实生产环境中复现的“玩具级”示例。然而，本书的实战章节则完全不同，它聚焦于那些真实世界中可能遇到的“疑难杂症”。比如，如何在高并发写入和数据一致性之间找到最佳平衡点，以及在特定硬件条件下如何进行JVM调优以榨取更高的性能。作者提供的不仅仅是解决方案，更是一套完整的排查思路和调试工具链的组合拳。每一个案例都附带有详尽的日志片段和性能监控图表，读者可以对照自己的环境进行模仿和验证。这种手把手的带着你走过“坑点”的写作手法，远比单纯的API手册要有效得多。看完这些章节，我感觉自己手中多了一套应对突发状况的“应急手册”，极大地增强了我在生产环境中处理复杂问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的字体，透露出一种厚重而专业的质感。当我把它从书架上取下来时，第一感觉是“分量十足”，这通常意味着内容不会是泛泛而谈的表面文章。内页的纸张选择也相当考究，印刷清晰，图表部分的处理尤其出色，线条锐利，数据可视化做得非常到位，这对理解复杂的分布式系统架构至关重要。书脊的装订看起来非常牢固，即便是需要频繁翻阅查找细节，也不会担心书页脱落，这对于一本工具书来说是极高的加分项。封面设计上，虽然没有使用那些花哨的视觉元素，但那种极简主义的布局反而更凸显了主题的严肃性，仿佛在无声地宣告：“这里面是硬核干货”。总的来说，从物理层面上，这本书无疑已经达到了专业技术书籍的顶尖水准，让人在阅读之前就对其内容充满了期待和敬意，摆在桌面上也是一件赏心悦目的物件，完全符合技术人员对于工具书审美的一贯要求。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，本书在处理版本迭代和兼容性问题时的态度，显得尤为成熟和负责任。大数据领域技术更新迭代极快，一本技术书很容易随着新版本的发布而变得滞后。但这本书似乎预见了这一点，它在讲解核心算法原理的同时，还穿插了对不同主要版本间差异的对比分析。比如，它会明确指出某个特性在早期版本中的局限性，以及在新版本中是如何得到改进和优化的。这种对历史和未来的兼顾，使得这本书的“保质期”大大延长。它教导我们理解的是不变的原理，而不是仅仅记住某个特定时间点的配置参数。这种教学方式，培养的不是一个只会复制粘贴的工程师，而是一个能够适应技术变迁的架构师思维，这才是真正有价值的知识传递。

评分☆☆☆☆☆

状态机一块的内容解析很好

评分☆☆☆☆☆

对的时候是想了解yarn是怎样一个过程。可以一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

解答了我的很多疑问。但我不是很喜欢在书里大段贴代码的做法，好在本身组织的还不错

评分☆☆☆☆☆

直接是在前一本上面扩写而且写的非常混乱可见作者只是在混

评分☆☆☆☆☆

这是国内第一本介绍Hadoop 2.0的书，值得一读。